对手写数字数据集MNIST中的train_x训练集(60000,28,28)进行切片，下面对切片结果描述错误的是_______。importtensorflowastfimportnumpyasnpmnist=tf.keras.datasets.mnist(train_x,train_y),(test_x,test_y)=mnist.load_data()
A: train_x[0,:,:]：第1张图片
B: train_x[0:10,:,:]：前10张图片
C: train_x[:,0:28:2,:]：对所有图片隔行采样
D: train_x[0:28:2,:,:]：对所有图片隔列采样
A: train_x[0,:,:]：第1张图片
B: train_x[0:10,:,:]：前10张图片
C: train_x[:,0:28:2,:]：对所有图片隔行采样
D: train_x[0:28:2,:,:]：对所有图片隔列采样
举一反三
- 使用索引读取MNIST数据集中train_x训练集，下列语句描述正确的是_______。 A: train_x[0]：取第1张图片中的数据 B: train_x[2][1] ：取第2张图片中的第1行 C: train_x[0][1][2]：取第1张图片中的第2行的第1列 D: train_x[2][1] ：取第1张图片中的第2行
- 在波士顿数据集中，访问训练集train_x的第3列元素，可以通过______语句实现。 A: print(train_x[:, 3]) B: print(train_x[:, 2]) C: print(train_x[0:3]) D: print(train_x[:2])
- 下载波士顿房价数据集，将训练集放入test_x中，则执行______语句可以获得其中的前5行数据。 A: print(train_x[:, 5]) B: print(train_x[:, 4]) C: print(train_x[0:5]) D: print(train_x[:4])
- 执行下面代码段，对其输出结果描述正确的是_______。import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(train_x, train_y), (test_x, test_y) = mnist.load_data()print("training set:", train_x.shape)print("testing set:", len(test_x)) A: training set:(60000,) testing set:10000 B: training set: (60000, 28, 28) testing set: 10000 C: training set:(10000, 28, 28) testing set: 60000 D: training set:(10000,) testing set: 60000
- 中国大学MOOC: 使用索引读取MNIST数据集中train_x训练集，下列语句描述正确的是_______。